Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Sales Marketing Terbaik Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Website (Studi Kasus: PT. Citra Swarna Group (CSG)
Mochamad Yunaidi Safii 1* , Eka Ardhianto 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi J awa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 6 July 2023 Received in revised form 8 November 2023 Accepted 25 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1358.

## Keywords:
Decision Support System; SAW; Sales Marketing.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan;
SAW; Sales Marketing.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Citra Swarna Group is a company engaged in the property development sector and is rapidly developing in integrated real estate projects. However, in the process of giving appreciation, the company is considered unfair because the assessment is still subjective. Therefore this research will build a website-based decision support system in selecting the best sales marketing using the SAW method with assessment criteria such as number of sales, customer service, length of service, discipline, and attendance. Based on the research results, it was found that the best sales marketing ranking with the highest score was Khoirul Anam (A3) with a value of 0.949. The results of testing the SAW method on programs with manualization results show the same results and there is no difference. Based on the results of the research that has been done, there are suggestions for the development of further research, namely that it can be developed by adding more criteria so  that  research  on  sales  marketing  can  be  even  more  varied  and  can  add  presence features for sales marketing so there is no need to recapitulate the overall presence data.

## a b s t r a k
Citra  Swarna  Group  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pengembang properti dan berkembang pesat dalam proyek real estate terpadu. Namun dalam proses pemberian apresiasi, perusahaan dinilai kurang adil karena penilaian yang masih bersifat subjektif. Maka dari itu penelitian ini akan membangun sistem pendukung keputusan berbasis  website  dalam  melakukan  pemilihan  sales  marketing  terbaik  menggunakan metode  SAW  dengan  kriteria  penilaian  seperti  jumlah  penjualan,  pelayanan  kepada pelanggan,  masa  bekerja,  kedisiplinan,  dan  presensi.  Berdasarkan  hasil  penelitian didapatkan  perangkingan  sales  marketing  terbaik  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  Khoirul Anam  (A3)  dengan  nilai  0.949.  Adapun  hasil  pengujian  metode  SAW  pada  program dengan hasil pada manualisasi menunjukkan hasil yang sama dan tidak ada perbedaan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dengan menambah kriteria agar penelitian terhadap sales marketing dapat lebih variatif  dan dapat menambahkan fitur presensi untuk  sales  marketing  sehingga  tidak  perlu  melakukan  rekap  data  presensi  secara keseluruhan.
*Corresponding Author. Email: mochamadyunaidisafii@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
144

## 1. Latar Belakang
Pada dasarnya setiap perusahaan yang menghasilkan suatu  barang  atau  jasa  diperlukan  kegiatan pemasaran,  karena  pemasaran  merupakan  kegiatan pokok  yang  harus  dilakukan  dalam  memasarkan produknya  [1].  Pemasaran  produk  dalam  sebuah perusahaan biasanya memerlukan seorang perantara dalam mengenalkan produknya. Dalam mengenalkan produk perusahaan biasanya dilakukan oleh seorang sales  marketing . Sales  marketing merupakan  pekerjaan yang bertugas untuk menjual maupun mempromosikan  barang,  yang  disertai  dengan argumen serta deskripsi yang jelas mengenai barang atau  produk  tersebut.  Tugas  dari  seorang sales marketing adalah  mencari  konsumen  atau  calon pembeli  untuk  barang  yang  diproduksi  atau  dijual oleh perusahaan [2].
Citra  Swarna  Group  merupakan  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  pengembang  properti  dan berkembang  pesat  dalam  proyek real  estate terpadu. Dalam  memasarkan  produknya,  perusahaan  perlu memiliki divisi sales marketing yang dapat menentukan seberapa  tinggi  tingkat  penjualan  perusahaan  atau unit  usaha.  Dalam  melakukan  pekerjaannya, sales marketing akan  diberikan  apresiasi  oleh  perusahaan untuk  meningkatkan  semangat  ketika  target  yang direncanakan  tercapai.  Namun,  dalam  memberikan apresiasi  tersebut  perusahaan  dinilai  kurang  adil sehingga mengakibatkan beberapa karyawan merasa tidak  adil  dikarenakan  penilaian  masih  bersifat subjektif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat melakukan penilaian  secara  objektif  dan  adil  sesuai  kriteria- kriteria  yang  ditentukan.  Adanya  pemilihan  sales terbaik  diharapkan  dapat  memotivasi  sales  untuk selalu memberikan yang terbaik bagi perusahaan.
Salah satu penelitian terkait penentuan sales terbaik masih  dilakukan  secara  manual  dengan  cara mengumpulkan seluruh data sales yang bekerja. Hal tersebut membuat tidak efektif dan efisien. Selain itu perhitungan yang dilakukan juga menjadi sulit karena mencakup banyak kriteria penilaian. Sehingga perlu dibuat  sistem  pendukung  keputusan    [3].  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem berbasis  komputer  interaktif  yang  dapat  membantu perusahaan dalam melakukan pengambilan keputusan  dan  mendapatkan  sebuah  hasil  dari
keputusan  yang  akan  diambil,  serta  meningkatkan kinerja  seseorang  dalam  pengambilan  keputusan dengan memanfaatkan data-data dan model yang ada [4].  SPK  memiliki  berbagai  metode  dalam menyelesaikan  permasalahannya,  salah  satunya  yaitu metode Simple  Additive  Weighting .  Metode Simple Additive  Weighting atau  lebih  dikenal  dengan  SAW merupakan  metode  perhitungan  yang  dilakukan dengan cara penentuan alternatif-alternatif yang mana tiap  alternatif  akan  dinilai  berdasarkan  kriteria  yang juga  telah  ditentukan  serta  telah  diberi  bobot  pada masing-masing  kriteria  [5].  Penerapan  SAW  dalam sebuah  sistem  pendukung  keputusan  telah  banyak dilakukan,  salah  satunya  adalah  yang  dilakukan  oleh peneliti [6], Penelitian tersebut membahas mengenai pemilihan asisten dosen menggunakan metode SAW dengan  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  bagian  akademik mengambil keputusan mahasiswa yang dipilih sebagai asisten dosen hasil nilai dari 5 kriteria yang diinput dan membantu  kepala  program  studi  teknik  informatika untuk  mendapatkan  informasi  tentang  mahasiswa yang  pernah  menjadi  asisten  dosen.  Penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  [7]  membahas  mengenai implementasi metode SAW pada aplikasi penentuan karyawan terbaik dengan menghasilkan sebuah sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu penilaian  kinerja  dan  menentukan  karyawan  terbaik. Hasil dari perhitungan sistem merupakan perangkingan  nilai  tertinggi  ke  terendah  dan  nilai tinggi  merupakan  alternatif  terbaik  untuk  dipilih sebagai  karyawan  terbaik  yang  selanjutnya  sebagai acuan  untuk  merancang  aplikasi  sistem  penentuan karyawan terbaik.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  dan berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan acuan  oleh  peneliti,  maka  penelitian  ini  akan membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan berbasis  website  dalam  melakukan  pemilihan sales marketing terbaik menggunakan metode SAW. Metode SAW  digunakan  karena  memiliki  kelebihan  dalam proses perangkingan yang simple dan sederhana serta dapat  diterapkan  untuk  kasus-kasus  pengambilan keputusan  dengan  berbagai  macam  [8].  Dalam melakukan penilaian sales marketing terbaik pada Citra Swarna  Group  khususnya  untuk  sales  produk perumahan  Citra  Swarna  Riverside  (CSR)  yang berlokasikan  di  Bogor,  penelitian  ini  menggunakan beberapa kriteria seperti jumlah penjualan, pelayanan
kepada  pelanggan,  masa  bekerja,  kedisiplinan  dan presensi.    Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  dalam  pemilihan sales  marketing terbaik  secara  objektif  serta  tidak  menimbulkan dampak  negatif  bagi  perusahan  maupun sales marketing .
Sales Sales  merupakan  seorang  laki-laki  atau  perempuan yang direkrut oleh perusahaan untuk mempromosikan produk atau barang yang langsung berhubungan  dengan  usaha  pemasaran  produk. Seorang  sales  akan  berurusan  langsung  dengan konsumen  atau  nasabah  atau  pelanggan,  mulai  dari hal  menawarkan  produk  sampai  produk  tersebut terjual atau terjadinya transaksi [9].
Sistem Pendukung Keputusan Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision  Support System (DSS)  Pengambilan  keputusan  dilakukan pemimpin  untuk  menyelesaikan  masalah  yang dihadapinya  dengan  memulai  satu  alternatif pemecahan  masalah  terbaik  dengan  berdasarkan pertimbangan-pertimbangan (kriteria) tertentu [10].
Metode Simple Additive Weighting Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Metode ini terdiri dari 2, yaitu benefit dan cost . Dimana benefit,  jika  nilainya  semakin  besar,  maka  semakin baik,  sedangkan  cost,  jika  nilainya  kecil,  maka semakin  baik  [11].  Konsep  dasar  metode Simple Additive
Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif  [12]. Adapun rumus untuk  melakukan  normalisasi  ditunjukan  pada persamaan (1):
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Keterangan:
𝑟 𝑖𝑗 :  Rating kinerja ternormalisasi. 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 :  Nilai  terbesar  dari  setiap kriteria j. 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 :  Nilai  terkecil  dari  setiap kriteria j.
𝑥 𝑖𝑗
:  Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria.
𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 :  Jika  nilai  terbesar  adalah terbaik. 𝑐𝑜𝑠𝑡 :  Jika  nilai  terkecil  adalah terbaik.
Nilai Vi (nilai preferensi untuk setiap alternatif) yang lebih besar menunjukkan bahwa Ai (alternatif) lebih terpilih  [12].  Rumus  untuk  mencari  nilai  prefrensi untuk setiap alternatif adalah persamaan (2):
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: vi :  Nilai akhir dari alternatif. w j :  Nilai bobot (dari setiap kriteria). r ij :  Nilai rating kinerja ternormalisasi

## 2. Metode Penelitian
Analisis Permasalahan Permasalahan yang terjadi pada Citra Swarna Group yaitu dalam memberikan apresiasi pada sales marketing perusahaan dinilai kurang adil sehingga mengakibatkan beberapa karyawan merasa tidak adil dikarenakan penilaian masih bersifat subjektif. Maka dari  itu,  penelitian  ini  membangun  sebuah  sistem pemilihan  sales  marketing  terbaik  menggunakan metode  SAW  berbasis website .  Sistem  dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP menggunakan framework Laravel dan MYSQL sebagai database .  Terdapat  3  aktor  yang  memiliki  akses terhadap  sistem  yaitu  admin,  penilai,  dan sales marketing.

## Analisis Pengumpulan Data
Analisis  pengumpulan  data  merupakan  teknik mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam penelitian.  Metode  yang  digunakan  yaitu  studi literatur,  observasi,  dan  wawancara.  Studi  literatur dilakukan dengan membaca dan mengumpulkan teori yang  bermanfaat  dalam  penelitian  beserta  penelitian terdahulu  sebagai  sumber  referensi.  Sedangkan observasi  dilakukan  untuk  mengetahui  kondisi  yang sedang  berjalan  saat  ini  mengenai  proses  pemilihan sales  marketing terbaik  pada  Citra  Swarna  Group. Kemudian wawancara dilakukan dengan tanya jawab kepada  pihak  Citra  Swarna  Group  untuk
144
140 mendapatkan  informasi  terkait  pemilihan sales marketing terbaik .
Rancangan Sistem Rancangan  sistem  ini  memanfaatkan  metode pengembangan  sistem  untuk  membangun  sistem pendukung keputusan dalam pemilihan sales marketing terbaik  di  Citra  Swarna  Group.  Metode pengembangan yang digunakan yaitu metode waterfall hingga  tahap  pengujian  dengan  tahapan  sebagai berikut:
1) Requirement Analysis and Definition
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan kebutuhan  dalam  penelitian  ini  yang  dengan menetapkan  fitur,  kendala,  dan  tujuan  sistem melalui konsultasi dengan pengguna sistem.
2) System and Software Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  tahapan  merancang sistem  dengan  menggunakan Unified  Modeling Language (UML) yang terdiri dari use case diagram, activity diagram, class diagram, dan sequence diagram . Pada tahap ini pula dilakukan perancangan antar muka  sistem.  Adapun use  case  diagram pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Use Case Diagram
3) Implementation and Unit Testing Pada tahap implemenatasi dilakuakn penerapan metode  SAW  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dengan framework laravel serta MySQL sebagai manajemen basis datanya.
4) Integration and System Testing
Pada  tahap  ini  yaitu  tahap  mengintegrasikan setiap  unit  program  satu  dengan  yang  lainnya dengan melakukan pengujian sistem. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode
blackbox  testing. Serta  dilakuakn  pengujian  UAT pada pengguna sistem.
Implementasi 1) Implementasi Metode Simple Additive Weighting Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  dengan menggunakan metode SAW. Langkah-langkah dalam melakukan implementasi metode SAW yaitu sebagai berikut:
a) Input  Data  Kriteria,  Data  Alternatif,  Data Matriks Penilaian
Data kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1  yaitu  sebanyak  5  kriteria  dengan  kategori  benefit yang  berarti  semakin  besar  nilainya  semakin bermanfaat.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Bobo t Keteranga n Jumlah Penjualan 30% Benefit Pelayanan Kepada Pelanggan 25% Benefit Masa Kerja 20% Benefit Kedisiplinan 15% Benefit Presensi 10% Benefit Sedangkan data alternatif yang digunakan terdiri dari 10  data sales sebagai  alternatif  yaitu  Akh.Koiri  (A1), Akuwan  (A2),  Khoirul  Anam  (A3),  Riska  Setyawati (A4), Sujiati (A5), Tantri Wulandari (A6), Titik Yuliani (A7),  Widodo(A8),  Ajeng  Supraningsih  (A9),  Feli (A10).  Adapun  data  matriks  penilaian  untuk  setiap alternatif dalam penelitian ini dibuat secara dummy atau sampel untuk melakukan implementasi menggunakan metode SAW serta dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Matriks Penilaian
Kode Alternatif Nilai Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 1 3.6  2 5 5 A2 3 4.4  2 4 4 A3 5 4.6  2 5 5 A4 6 4.6  2 3 4 A5 1 4 2 5 5 A6 2 4.4  2 0 4 A7 4 3.2  2 3 5 A8 3 3 1 3 5 A9 1 4 1 5 1 A10 3 3.6  1 4 4
b) Menghitung Normalisasi ( Rij ) Tahap selanjutnya menghitung normalisasi berdasarkan kriteria dengan menggunakan persamaan  (1).  Hasil  dari  perhitungan  normalisasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Normalisasi
c) Menghitung Nilai Preferensi (Vi)
Tahap ini dilakukan untuk menghitung nilai prefernsi dengan  menggunakan  persamaan  (2).  Berikut merupakan  salah  satu  perhitungan  nilai  preferensi A1:
𝑉𝐴1 = (0,3 ∗ 0.17) + (0,25 ∗ 0,78) + (0,20 ∗ 1) + (0,15 ∗ 1) + (0,1 ∗ 1) 𝑉𝐴1 = 0.051 + 0.195 + 0.2 + 0.15 + 0.1 = 0.696
Hasil perhitungan untuk keseluruhan nilai preferensi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai Preferensi (Vi)
Sale s Nilai Kriteria Preferens i
C1 C2 C 3 C4  C5 A1 0.05 1 0.195  0. 2 0.1 5 0.0 8 0.676 A2 0.15  0.24 0. 2 0.1 2 0.1  0.81 A3 0.24 9 0.25 0. 2 0.1 5 0.1  0.949 A4 0.3 0.25 0. 2 0.0 9 0.0 8 0.92 A5 0.05 1 0.217 5 0. 2 0.1 5 0.1  0.7185 A6 0.09 9 0.24 0. 2 0 0.0 8 0.619 0.20 1 0.175  0. 2 0.0 9 0.1  0.766 A8 0.15  0.162 5 0. 1 0.0 9 0.1  0.6025 A9 0.05 1 0.217 5 0. 1 0.1 5 0.0 8 0.5985 A10  0.15  0.195  0. 1 0.1 2 0.0 8 0.645 d) Output Ranking Simple Additive Weighting
Setelah  menghitung  nilai  preferensi,  maka  dapat dilakukan perangkingan dengan mencari nilai terbesar yang  akan  menjadi  prioritas  pilihan  untuk  menjadi sales marketing terbaik. Berdasarkan hasil perangkingan  menunjukkan  bahwa  Khoirul  Anam memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  sebesar  0.949. Sehingga Khoirul Anam menempati urutan pertama dalam  pemilihan  sales  marketing  terbaik.  Output ranking dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Output Ranking Sales Kode Alternat if Preferen si Rangki ng Khoirul Anam A3 0.949 1 Riska Setyawati A4 0.92 2 Akuwan A2 0.81 3 Titik Yuliani A7 0.766 4 Sujiati A5 0.7185 5 Akh. Khoiri A1 0.676 6 Feli A10 0.645 7 Tantri Wulandari A6 0.619 8 Widodo A8 0.6025 9 Ajeng Supraningsih A9 0.5985 10 2) Implementasi Sistem Tampilan  antarmuka  pada  sistem  pendukung keputusan yang dibangun yaitu sebagai berikut:
Gambar 2. Tampilan Login
Sales Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.17 0.78 1 1 0.8 A2 0.5 0.96 1 0.8 1 A3 0.83 1 1 1 1 A4 1 1 1 0.6 0.8 A5 0.17 0.87 1 1 1 A6 0.33 0.96 1 0 0.8 A7 0.67 0.7 1 0.6 1 A8 0.5 0.65 0.5 0.6 1 A9 0.17 0.87 0.5 1 0.8 A10 0.5 0.78 0.5 0.8 0.8
144
Gambar  2  menunjukan  halaman login yang merupakan  halaman  pertama  yang  diakses  ketika pengguna akan masuk ke dalam sistem.
Gambar 3. Tampilan Dashboard Penilai Gambar  3  merupakan  halaman  utama  yang  akan ditampilkan  pada  aktor  penilai  setelah  penilai melakukan login .
Gambar 4. Tampilan Melakukan Penilaian Gambar  4  merupakan  halaman  yang  menampilkan hasil perhitungan secara keseluruhan untuk karyawan pada masing-masing kriteria yang digunakan.
Gambar 5. Tampilan Perangkingan Gambar 5 merupakan tampilan perangkingan untuk pemilihan  sales  marketing  terbaik  menggunakan metode SAW.

## 3. Hasil dan Pembahasan
User Acceptance Testing (UAT) Tahap pengujian menggunakan metode UAT berupa penyebaran  kuesioner  pada  10  responden
menunjukkan  bahwa  diperoleh  persentase  sebesar 90%  dan  masuk  pada  kategori  “Sangat  Layak” sehingga  sistem  yang  dibangun  dapat  diterima  dan sangat layak untuk digunakan.

## Pengujian Metode SAW
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  akurasi  metode SAW  berdasarkan  perbandingan  dari  data  ranking tanpa menggunakan SPK dengan data ranking dengan menggunakan SPK yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Metode SAW Program dan
Perhitungan Tanpa SAW No Data Alternatif Ranking menggunakan SPK Ranking Tanpa menggunakan SPK 1 Khoirul Anam (A3) 1 8 2 Riska Setyawati (A4) 2 2 3 Akuwan (A2) 3 3 4 Titik  Yuliani (A7) 4 4 5 Sujiati (A5) 5 5 6 Akh. Koiri (A1) 6 6 7 Feli (A10) 7 7 8 Tantri Wulandari (A6) 8 1 9 Widodo (A8) 9 9 10 Ajeng Supraningsih (A9) 10 10
Berdasarkan data yang ada pada Tabel 6, terdapat 8 data  hasil  rekomendasi  sistem  yang  sesuai  dengan rekomendasi dari Citra Swarna Group, sehingga nilai akurasi dapat dihitung sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑥 100 = 8 10 𝑥 100 = 80 %
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka  didapatkan akurasi nilai SAW yaitu sebesar 80%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan didapatkan  kesimpulan  yaitu  menghasilkan  suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu melakukan  pemilihan sales  marketing terbaik  dengan menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting .  Hasil yang  didapatkan  yaitu  berupa  perangkingan sales marketing terbaik, dengan nilai tertinggi atau rangking 1  yaitu  Khoirul  Anam  (A3)  dengan  nilai  0.949. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  dengan menggunakan  metode blackbox mendapatkan  hasil bahwa  seluruh  fitur  dapat  dijalankan  sesuai  dengan fungsinya.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian User Acceptance  Testing (UAT)  yang  mendapatkan  hasil persentase 90% yang masuk kategori “Sangat Layak”. Hasil pengujian metode SAW dengan perbandingan hasil  pada  program  dan  hasil  pada  manualisasi menunjukkan  hasil  yang  sama  dan  tidak  ada perbedaan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Rusdi,  M.,  2019.  Strategi  Pemasaran  untuk Meningkatkan  Volume  Penjualan  pada Perusahaan  Genting  UD.  Berkah  Jaya. Jurnal Studi  Manajemen  Dan  Bisnis , 6 (2),  pp.83-88.
DOI:
https://doi.org/10.21107/jsmb.v6i2.6686. [2] Azis, A, Y.,  2022. Sales Marketing. Retrieved from Retrieved from https://deepublishstore.com/blog/author/yu sufabdhul/.
[3] Dewi,  N.P.  and  Maharani,  E.,  2021.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sales Terbaik  Menggunakan  Metode  Rank  Order Centroid  (ROC)  dan  Additive  Ratio
Assessment  (ARAS)  Berbasis  Web. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 12 (2), pp.172-183. DOI: https://doi.org/10.31849/digitalzone.v12i2.7 721.
[4] Hermansyah,  D.  and  Sihotang,  F.P.,  2022. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Staf Marketing  Terbaik  Menggunakan  Metode SAW. Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi , 3 (2), pp.303-312.
DOI: https://doi.org/10.35957/jtsi.v3i2.3039.
[5] Rusliyawati,  R.,  Damayanti,  D.  and  Prawira,
S.N.,  2020.  Implementasi  Metode  Saw  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Model Social Customer Relationship Management. Jurnal Ilmiah Edutic: Pendidikan dan Informatika , 7 (1), pp.12-19. DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v7i1.8571.
[6] Triana  Elizabeth,  T.E.  and  Tinaliah,  T.,  2020. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Asisten Dosen Menggunakan Metode SAW. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi) , 7 (1), pp.71-80.
[7] Priatna, W., Joniwarta, J. and Tunnisia, R., 2020. Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting Pada Aplikasi Penentukan Karyawan Terbaik. JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 (4),  pp.1187-1196.  DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i4.2293.
[8] Sugianto, R.A., Roslina, R. and Situmorang, Z., 2021.  Kombinasi  Metode  Simple  Additive Weigthing dan Weigthed Product Untuk Seleksi Proposal Program Kreatifitas Mahasiswa. Jurnal Media  Informatika  Budidarma , 5 (2),  pp.564-572. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i2.2929.
[9] Aldisa, R.T., Nugroho, F., Mesran, M., Sinaga, S.A.  and  Sussolaikah,  K.,  2022.  Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan  Sales Terbaik  Menerapkan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). Journal  of  Information  System Research  (JOSH) , 3 (4),  pp.548-556.  DOI: https://doi.org/10.47065/josh.v3i4.1955.
Mochamad Yunaidi Safii, Eka Ardhianto / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 137- 144
[10] Martin,  A.,  Suprapto,  B.,  Widiyastuti,  A., Kurniawan,  D.F.  and  Simanjuntak,  H.,  2022. Penerapan  Metode  Fuzzy  Ahp  (Analytical Hierarchy Process) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan  Dosen  Terbaik  (Studi  Kasus: STMIK  PRINGSEWU). Jurnal  Informasi  Dan Komputer , 10 (1), pp.194-207.
DOI:
https://doi.org/10.35959/jik.v10i1.307.
[11] Perdana, P.M., Pratama, D. and Ubaidillah, U., 2022.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SALES TERBAIK PADA PT JONATHAN LASKAR MANDIRI DENGAN METODE
SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING. Klik- Jurnal  Ilmu  Komputer , 3 (2),  pp.90-100.  DOI: https://doi.org/10.56869/klik.v3i2.382.
[12] Prayogo,  H.W.A.,  Muflikhah,  L.  and  Wijoyo, S.H.,  2018.  Implementasi  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Untuk  Penentuan Penerima  Zakat. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2 (11), pp.5877-5883.